Онлайн-Книжки » Книги » 👨‍👩‍👧‍👦 Домашняя » Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - Бен Принг

Читать книгу "Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - Бен Принг"

216
0

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 8 9 10 ... 64
Перейти на страницу:


С нашей точки зрения, давно сложившиеся компании находятся в потрясающе хорошей позиции для цифрового расширения. Дело в том, что перед совершением шагов, необходимых на следующем этапе пути к имеющим значение цифрам, у них уже есть нужное преимущество. Они понимают свои рынки, продукты и соответствующее законодательство лучше, чем кто-либо. И у компаний есть все возможности получить нужные сведения об операциях и рынках с помощью «Интернета вещей». Однако им все еще нужно совместить Три М.

Эти Три М относятся к (сырьевым) материалам, (новым) машинам и (бизнес-) моделям. В дальнейшем мы посвятим отдельные главы тому, насколько необходим каждый из этих элементов для победы в цифровом взрыве. Пока речь идет о том, что три этих элемента должны быть интегрированы и настроены на создание ценности. Почему? Давайте посмотрим на то, как комбинация из этих трех элементов двигала главные технологические и бизнес-сдвиги прежде.

Как эти Три М были исторически взаимосвязаны, показано на рисунке 2.6.

В нашем сегодняшнем контексте Три М это:


Сырьевые материалы: данные, передаваемые устройствами из «Интернета вещей» и оснащенными контрольно-измерительными приборами людьми, местами и вещами.

Новые машины: интеллектуальные системы, совмещающие оборудование, ПО с искусственным интеллектом, данные и человеческий вклад в создание ценностей, согласующихся со специфическими бизнес-процессами и покупательским опытом.

Бизнес-модели: коммерческие модели, монетизирующие основанные на интеллектуальных системах услуги и решения.


Возможно, лучший пример совмещения Трех М даст компания, которой намного больше ста лет.

Сегодня многие верят в легенду о Генри Форде как об изобретателе автомобиля. Он его не изобрел. Когда Форд организовал Ford Motor Company, это была на самом деле его третья автомобильная компания (первая провалилась, а вторая превратилась в Cadillac), и только в одном Детройте у него были десятки конкурентов, в том числе Oldsmobile, Packard и Buick.

Что действительно изобрел Генри Форд, что стало его величайшим даром, так это совмещение Трех М его времени с изначальным фокусом на третьей М. Он создал бизнес-модель, основанную на сборочной линии, что радикально изменило цену автомобиля и стандарты качества. Объединение Трех М позволило Форду начать массовое производство машин (превратив их из игрушки для богача в необходимую вещь для масс), выиграть в конкурентной борьбе, переформировать транспортную систему и переформировать общество.

В последующих главах мы более детально обсудим, как Три М повлияют на вашу организацию и работу.

Новые бизнес-модели формируются в Зоне застоя

Зона застоя жизненно важна, поскольку материалы и машины бывают поняты задолго до того, как могут быть приняты соответствующие бизнес-модели.

Отправной точкой для по-настоящему цифровой бизнес-модели или специфического бизнес-процесса, или для обсуждаемого нами покупательского опыта не должно быть «Как нам это сделать лучше/быстрее/дешевле с добавлением новой технологии?». Вопрос должен быть таким: «Если бы цифровые технологии были доступны в момент, когда мы разрабатывали этот процесс, мы структурировали бы его по-другому?» Первый подход демонстрирует Blockbuster, который помещает интернет-торговлю поверх розничной торговой сети. Плодами последнего подхода пользуется Netflix, который с самого начала задумывал основные процессы как цифровые.

В настоящее время отраслевым лидером, проводящим трудную работу по реконфигурации себя вокруг Трех М для вступления в цифровую экономику, выступает General Electric. Созданная в 1892 году, GE – это старейшая компания, внесенная в списки Нью-Йоркской фондовой биржи, так что лучшего образца для подражания среди индустриальных компаний просто не найти. Она удерживает лидерство в производстве силовых турбин, самолетных двигателей, приборов освещения и локомотивов, однако в настоящее время становится и чем-то еще намного большим.

Генеральный директор GE Джефф Иммельт (Jeff Immelt) признал необходимость сочетать данные, интеллектуальные системы и новые бизнес-модели, чтобы побеждать на поле цифровой индустриальной экономики. Он отметил: «Если вчера вы легли спать как индустриальная компания, то сегодня утром проснетесь как программная и аналитическая»18.

Руководители GE предпринимают тактические шаги для того, чтобы переход к Четвертой индустриальной революции произошел через создание того, что они называют «первая в мире цифровая индустриальная компания». В последние годы они полностью погрузились в Ubiquitech, помещая сенсоры практически в любую изготовленную «вещь», чтобы создавать новые сырьевые материалы. GE инвестировал в разработку административной платформы «Интернета вещей» (Predix) – интеллектуальной системы компании. GE не упускает из виду новые бизнес-модели. Сейчас он продает уникальную информацию, основанную на сырьевых материалах, открывая совершенно новые линии бизнеса. По сути, сейчас программный бизнес GE приносит более шести миллиардов долларов, делая его одной из крупнейших софтверных компаний мира19.

Другой пример 100-летней отрасли, перестраивающей себя вокруг модели Трех М и применяющей в качестве рычага новую машину, – это образование, которое, безусловно, является столпом общества, где чрезвычайно нужен прогресс, где он давно назрел и которое, наконец, оказывается в центре внимания. Мы встречались с Джоэлом Роузом (Joel Rose), сооснователем New Classrooms Innovation Partners, чья работа – ярчайший пример выстроенного в гармонии с Три М будущего. С помощью новых инструментов, машин и подходов Роуз пытается заново изобрести закостенелую отрасль и мировоззрение, которое, кажется, не менялось еще задолго до того, как многие из нас пошли в школу.

Раскрывать интеллектуальных людей с помощью интеллектуальных систем

Фраза «заново изобрести образование» имеет длинную и ухабистую историю, начавшуюся до пришествия компьютера, но, конечно же, ускорившуюся с того времени, в конце 1970-х, когда компьютеры проторили дорожку в школы. Объем книги не позволяет нам слишком глубоко вдаваться в эти истории, но достаточно сказать, что чаще всего они заканчивались плохо.

Программа New Classrooms была запущена в 2011 году учителями, администраторами от образования и технологами и всерьез использует силу данных, чтобы настроить обучение индивидуально и тем самым сломать давно сложившуюся образовательную норму: учитель, стоящий перед классом из тридцати учеников, изучающих одно и то же в одно и то же время. Эта традиционная модель обучения буквально является индустриальной моделью. Крупномасштабное общественное образование начинается со времени, когда фабрики и заводы накачивали рабочими, и отображает конвейерный менталитет, бывший ключевым для эффективности и продуктивности в те времена новых пространств технологий.

В школе New Classrooms студенты вооружены лэптопами или планшетами, сгруппированы обычно по 5–20 человек и прорабатывают задания и проекты, где применяют разные образовательные «приемы» на «станциях» внутри класса. Некоторые приемы требуют сотрудничества в командах, некоторые – непосредственной работы с учителем, некоторые, «виртуальные», – с онлайн-программами. На станциях учителя взаимодействуют с группами, отвечая на вопросы, ставя задачи или новые вопросы. После каждого момента взаимодействия группа переходит к новому заданию и перемещается на новую станцию. Там, где в традиционной школе один класс из тридцати человек общается в одном помещении с одним учителем, в школе New Classrooms будет от двух до шести учителей, а также дополнительная команда педагогов в большом пространстве или нескольких классных комнатах, с 60–80 детьми, двигающимися между станциями (см. рис. 2.7).

1 ... 8 9 10 ... 64
Перейти на страницу:

Внимание!

Сайт сохраняет куки вашего браузера. Вы сможете в любой момент сделать закладку и продолжить прочтение книги «Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - Бен Принг», после закрытия браузера.

Комментарии и отзывы (0) к книге "Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - Бен Принг"